# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)  # 为了导入父目录的文件而进行的设定
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from simple_convnet import SimpleConvNet
from matplotlib.image import imread
from common.layers import Convolution

def filter_show(filters, nx=4, show_num=16):
#卷积核可视化，这里的filter是卷积核的意思
    """
    c.f. https://gist.github.com/aidiary/07d530d5e08011832b12#file-draw_weight-py
    """
#FN：图片数量
#C:卷积核深度
#FH：卷积核高度
#FW：卷积核宽度
    FN, C, FH, FW = filters.shape
    ny = int(np.ceil(show_num / nx))

    fig = plt.figure()
    fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.05, wspace=0.05)

    for i in range(show_num):
        ax = fig.add_subplot(4, 4, i+1, xticks=[], yticks=[])
        ax.imshow(filters[i, 0], cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')



#建立CNN，输入图片1张，维度是28*28
#卷积核数量30个
#卷积核维度是5*5
#卷积核扫描步长是1
network = SimpleConvNet(input_dim=(1,28,28),
    conv_param = {'filter_num':30, 'filter_size':5, 'pad':0, 'stride':1},
    hidden_size=100, output_size=10, weight_init_std=0.01)

# 学习后的权重，加载模型
network.load_params("params.pkl")

# print("network.params['W1']=",network.params['W1'])#输出的是四维的数据
# network.params是字典类型,所有键值是：
# network.params.keys()
# dict_keys(['W1', 'b1', 'W2', 'b2', 'W3', 'b3'])
# FN,C,FH,FW

#第1层（已经理解该权重维度）
print('--------------W1的维度--------------')
print(network.params['W1'].shape)#(30, 1, 5, 5) #这个指的是第一层的所有权重
print('--------------b1的维度--------------')
print(network.params['b1'].shape)#(30,)这个指的是第一层的所有权重


#第2层（已经理解该权重维度）
print('--------------W2的维度--------------')
print(network.params['W2'].shape)#(4320, 100)
# 4320=30*24/2*24/2
# 池化步长是2
print('--------------b2的维度--------------')
print(network.params['b2'].shape)#(100,)

# 第一层中，每个卷积的采样结果是24


#第3层（已经理解该权重维度）
print('--------------W3的维度--------------')
print(network.params['W3'].shape)#(100, 10)
print('--------------b3的维度--------------')
print(network.params['b3'].shape)#(10,)

#---------------------输出每个卷积核的初始化结果（25个像素值对应的颜色）----------------------------------------------------

filter_show(network.params['W1'], 16)

#----------------------输出每个卷积核的采样结果-------------------------------------------------
img = imread('../dataset/lena_gray.png')
img = img.reshape(1, 1, *img.shape)
#获取png图片的像素长和宽
fig = plt.figure()
w_idx = 1

for i in range(16):
    w = network.params['W1'][i]
    #卷积核中的权重，整个网络只有第一层有卷积核

    b = 0  # network.params['b1'][i]
    w = w.reshape(1, *w.shape)#打平成一维
    # b = b.reshape(1, *b.shape)
    conv_layer = Convolution(w, b) #通过卷积层
    print("image的维度",img.shape)#(1, 1, 256, 256)
    out = conv_layer.forward(img)#通过卷积层后的采样结果
    # out的维度是= (1, 1, 252, 252)
    out = out.reshape(out.shape[2], out.shape[3])
    #这里之所以是2和3，是因为取的是FH和FW
    #这里的out.shape[2]以及out.shape[3]全部都是252

    ax = fig.add_subplot(4, 4, i+1, xticks=[], yticks=[])#这里其实不仅仅是16个，应该有30个
    ax.imshow(out, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')

plt.show()